<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">emjume</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Экономика и управление</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Economics and Management</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1998-1627</issn><issn pub-type="epub">3033-7984</issn><publisher><publisher-name>СПбУТУиЭ</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">emjume-107</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>MATHEMATICAL MODELING, SYSTEM ANALYSIS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Анализ влияния макроэкономики и воздействия ставки рефинансирования Банка России на банковский сектор</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Analysis of the Effects of Macroeconomy and the Impact of the Bank Rate of the Bank of Russia on the Banking Sector</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Банников</surname><given-names>Валерий Аркадьевич</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Bannikov</surname><given-names>Valeriy A.</given-names></name></name-alternatives><email xlink:type="simple">noemail@neicon.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru">Московская школа экономики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова<country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en">Moscow State University’s Moscow School of Economics<country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2016</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>31</day><month>07</month><year>2019</year></pub-date><volume>0</volume><issue>6</issue><fpage>54</fpage><lpage>64</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Банников В.А., 2019</copyright-statement><copyright-year>2019</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Банников В.А.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Bannikov V.A.</copyright-holder><license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://emjume.elpub.ru/jour/article/view/107">https://emjume.elpub.ru/jour/article/view/107</self-uri><abstract><p>Цель. Проанализировать влияние российской макроэкономики и воздействие ставки рефинансирования (ключевой ставки) Банка России на банковский сектор на основе эконометрического моделирования с целью разработки оптимальной финансовой стратегии Банка России при назначении ключевой ставки и улучшения ее воздействия на банковский сектор России. Материалы и методы. В статье представлена компьютерная технология формулировки и оценивания моделей панельных данных с фиксированными эффектами для финансовых показателей деятельности банков банковского сектора по значениям основных показателей макроэкономики России и показателя ставки рефинансирования (ключевой ставки) с применением эконометрического пакета программ Stata. Анализ проведен по 21 финансово-экономическому показателю на основе официальных годовых отчетов 693 банков, официальных данных государственной статистики и Банка России за 8 лет за период с 2007-го по 2014 г. и предоставляет количественное оценивание финансовой стратегии Банка России. Результаты. Анализ количественного влияния российской макроэкономики и воздействия ставки рефинансирования (ключевой ставки) Банка России на банковский сектор в целом показал следующее. Показатели российской макроэкономики имеют достаточно высокое влияние на финансовые показатели банковского сектора России. Так, например, показатель «совокупные доходы населения» имеет высокое положительное влияние на показатель «активы банков» и объем депозитов банков физическим лицам, а высокое отрицательное влияние на показатель «портфель кредитов банка физическим лицам», включая просроченную задолженность, и на просроченную задолженность по кредитам и прочим размещенным средствам, предоставленным физическим лицам. Повышение совокупных доходов населения является существенным положительным фактором, влияющим на банковский сектор России, который также окажет значительное положительное влияние на конечное потребление населения и ВВП. Ставка рефинансирования и ее лагирование имеют достаточно высокое отрицательное воздействие на все финансовые показатели банковского сектора России. Особенно высокое отрицательное воздействие ставка рефинансирования и ее лагирование оказывают на следующие показатели: портфель кредитов банка физическим лицам, включая просроченную задолженность; объем депозитов банка физическим лицам и просроченную задолженность по кредитам и прочим размещенным средствам, предоставленным физическим лицам. Повышение ставки рефинансирования (ключевой ставки) приводит к значительному ухудшению финансовых показателей деятельности банковского сектора России, а ее снижение - к значительному их улучшению.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Aim. This study aims to analyze the effects of the macroeconomy and impact of the Bank of Russia’s bank rate (key interest rate) on the banking sector. The analysis is based on econometric modeling. The aim is to develop an optimal financial strategy for the Bank of Russia for use in quoting the key interest rate and improve its impact on the Russian banking sector. Materials and methods. The article presents a computer based approach for the formulation and estimation of panel models with fixed effects for the financial performance of banking-sector banks according to basic Russian macroeconomic indicators and the bank rate (key interest rate) using the Stata econometric software package. Twenty-one financial and economic indicators are analyzed based on the official annual reports of 693 banks, official state statistics data, and the data provided by the Bank of Russia for the period 2007-2014. The analysis provides a quantitative estimation of the Bank of Russia’s financial strategy. Results. Analysis of the quantitative effect of the Russian macroeconomy and impact of the Bank of Russia’s bank rate (key interest rate) on the banking sector yields the following results. Russian macroeconomic indicators have a significant effect on the Russian banking sector’s financial performance. For example, total population income has a highly positive effect on bank assets and private deposits, while also having a highly negative effect on the bank’s private loan portfolio, including past due debt, as well as on loan arrears and other invested assets to private individuals. An increase in the total population’s income is a significant positive factor affecting the Russian banking sector and will have a substantial positive effect on the eventual consumption and GDP. The bank rate and its logging have a rather highly negative effect on the Russian banking sector’s overall financial performance. The bank rate and its logging have a particularly highly negative effect on the following bank indicators: (1) private loan portfolio, including past due debt, (2) private deposits, and (3) loan arrears and other invested assets to private individuals. An increase in the bank rate (key interest rate) results in a significant deterioration in financial performance of the Russian banking sector, while its decrease leads to a substantial improvement.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>chain and reference index</kwd><kwd>comparable prices</kwd><kwd>integrated panel model</kwd><kwd>panel models with fixed and random effects</kwd><kwd>Durbin-Wu-Hausman test</kwd><kwd>cluster-robust standard errors</kwd><kwd>Huber sandwich estimator</kwd><kwd>elasticity coefficient</kwd><kwd>цепной и базовый индекс</kwd><kwd>сопоставимые цены</kwd><kwd>объединенная модель панельных данных</kwd><kwd>модели с фиксированными и со случайными эффектами панельных данных</kwd><kwd>тест Хаусмана</kwd><kwd>кластерно-робастные стандартные ошибки</kwd><kwd>сэндвич-оценивание ковариационной матрицы оценок коэффициентов Хубера-Уайта</kwd><kwd>коэффициент эластичности</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике / Пер. с англ. В. А. Банникова; Науч. ред. и предисл. С. А. Айвазяна. М.: Научная книга, 2008. 616 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике / Пер. с англ. В. А. Банникова; Науч. ред. и предисл. С. А. Айвазяна. М.: Научная книга, 2008. 616 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. 6-е изд., перераб. и доп. М.: Дело, 2004. 576 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник. 6-е изд., перераб. и доп. М.: Дело, 2004. 576 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Greene W. H. Econometric analysis. 7th ed. Pearson Education, Inc, Prentice Hall, 2011. 1231 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Greene W. H. Econometric analysis. 7th ed. Pearson Education, Inc, Prentice Hall, 2011. 1231 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Wooldridge J. M. Econometric analysis of cross section and panel data. Second editions. Massachusetts Institute of Technology Press, 2010. 644 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Wooldridge J. M. Econometric analysis of cross section and panel data. Second editions. Massachusetts Institute of Technology Press, 2010. 644 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Банников В. А. Анализ финансовой стратегии Банка России в части воздействия ставки рефинансирования (ключевой ставки) на российскую экономику // Экономика и управление. 2016. № 3 (125). C. 37-46.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Банников В. А. Анализ финансовой стратегии Банка России в части воздействия ставки рефинансирования (ключевой ставки) на российскую экономику // Экономика и управление. 2016. № 3 (125). C. 37-46.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Stock J. H., Watson M. W. Heteroskedasticity-robust standard errors for fixed effects panel data regression // Econometrica. 2008. Vol. 76, Issue 1. Р. 155-174.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Stock J. H., Watson M. W. Heteroskedasticity-robust standard errors for fixed effects panel data regression // Econometrica. 2008. Vol. 76, Issue 1. Р. 155-174.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
